针对小红书强反爬机制，本方案基于 Python requests 库实现穿搭笔记数据抓取。核心在于解析移动端加密 AJAX 接口，通过维护登录态 Cookie 与构造签名参数绕过验证。流程涵盖接口分析、参数构造至 JSON 解析，可提取标题、互动数据及正文内容，适用于时尚趋势分析与消费研究。
小红书作为国内领先的生活方式分享平台，汇聚了海量时尚趋势与搭配技巧，是行业分析的重要数据源。但该平台采用强反爬机制，包括登录验证、动态 Cookie 及签名参数，且核心数据完全通过 AJAX 接口动态加载。因此，爬虫开发需兼顾接口分析、登录态维护与反爬规避。
小红书的数据加载逻辑较为特殊：
本方案以小红书穿搭笔记为核心场景，深度解析移动端 API 接口的请求逻辑。通过模拟登录获取有效 Cookie、构造合法请求参数、解析 JSON 响应数据，实现标题、点赞数、收藏数、评论数、正文内容及标签等核心信息的抓取。
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使用加密算法（如AES、TripleDES、Rabbit或RC4）加密和解密文本明文。 在线工具，加密/解密文本在线工具，online
解析常见 curl 参数并生成 fetch、axios、PHP curl 或 Python requests 示例代码。 在线工具，curl 转代码在线工具，online
将字符串编码和解码为其 Base64 格式表示形式即可。 在线工具，Base64 字符串编码/解码在线工具，online
将字符串、文件或图像转换为其 Base64 表示形式。 在线工具，Base64 文件转换器在线工具，online
将 Markdown（GFM）转为 HTML 片段，浏览器内 marked 解析；与 HTML转Markdown 互为补充。 在线工具，Markdown转HTML在线工具，online
将 HTML 片段转为 GitHub Flavored Markdown，支持标题、列表、链接、代码块与表格等；浏览器内处理，可链接预填。 在线工具，HTML转Markdown在线工具，online
